Tensorflow CNN: доступ к данным из уровня свертки для использования в слое лямбда

Question

Я работаю над созданием слоя лямбда после слоя свертки, используя Tensorflow 2.x. У меня есть функция с именем custom_layer, которая принимает тензорный вывод из предыдущего слоя свертки. Мне нужно извлечь каждую карту характеристик сверточного слоя из этого тензора и выполнить математические операции. Наконец, выходные данные должны быть объединены в один тензор и возвращены для использования на следующем уровне.

#Lamba layer
def custom_layer(tensor):
    # perform operation on individual feature maps


    # return the combined tensor output
    return tensor

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(filters= 64, kernel_size= (3,3), input_shape = (28,28,1), activation = 'relu', name = 'conv2D_1'),

    tf.keras.layers.Lambda(custom_layer, name="lambda_layer"),

    tf.keras.layers.Conv2D(filters= 64, kernel_size= (3,3), activation = 'relu', name = 'conv2D_2'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (2,2), name = 'MaxPool2D_1'),      
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation= 'softmax')])

Используя tf.print(tensor) Мне удалось просмотреть выходные данные тензора (карты характеристик) . Но я не могу придумать метод доступа к этим индивидуальным картам функций.

Answer 1

Проблема решена. Я использовал tf.py_function () в функции custom_layer (тензор).